Question

我想实现一些旨在在beagleboard上运行的图像处理算法。这些算法广泛使用卷积。我正在尝试为2D卷积找到一个好的C实现（可能使用快速傅立叶变换）。我还希望算法能够在beagleboard的DSP上运行，因为我听说DSP针对这些类型的操作进行了优化（使用乘法累加指令）。

我没有该领域的背景，所以我认为自己实施卷积不是一个好主意（我可能不会像理解其背后所有数学的人一样好）。我相信DSP存在一个很好的C卷积实现，但是我找不到它？

有人可以帮忙吗？

编辑：原来内核非常小。其尺寸为2X2或3X3。所以我想我不是在寻找基于FFT的实现。我正在网上搜索卷积来查看它的定义，所以我可以直接实现它（我真的不知道卷积是什么）。我发现的所有东西都是乘法积分，我不知道如何用矩阵来做。有人可以给我一段2X2内核案例的代码（或伪代码）吗？

Answer 1

图像和内核的尺寸是多少？如果内核很大，那么你可以使用基于FFT的卷积，否则对于小内核只需使用直接卷积。

DSP可能不是最好的方法 - 只是因为它有MAC指令并不意味着它会更有效率。 Beagle Board上的ARM CPU是否具有NEON SIMD？如果是这样，那么这可能是要走的路（也更有趣）。

对于小内核，你可以这样做直接卷积：

// in, out are m x n images (integer data)
// K is the kernel size (KxK) - currently needs to be an odd number, e.g. 3
// coeffs[K][K] is a 2D array of integer coefficients
// scale is a scaling factor to normalise the filter gain

for (i = K / 2; i < m - K / 2; ++i) // iterate through image
{
  for (j = K / 2; j < n - K / 2; ++j)
  {
    int sum = 0; // sum will be the sum of input data * coeff terms

    for (ii = - K / 2; ii <= K / 2; ++ii) // iterate over kernel
    {
      for (jj = - K / 2; jj <= K / 2; ++jj)
      {
        int data = in[i + ii][j +jj];
        int coeff = coeffs[ii + K / 2][jj + K / 2];

        sum += data * coeff;
      }
    }
    out[i][j] = sum / scale; // scale sum of convolution products and store in output
  }
}

你可以修改它来支持K的偶数值 - 只需要稍微关注两个内环的上限/下限。

Answer 2

我知道这可能不是主题，但由于C和JavaScript之间的相似性，我相信它仍然有用。 PS。：灵感来自@Paul R回答。

使用数组的JavaScript中的二维2D卷积算法

function newArray(size){
    var result = new Array(size);
    for (var i = 0; i < size; i++) {
        result[i] = new Array(size);
    }

    return result;
}

function convolveArrays(filter, image){
    var result = newArray(image.length - filter.length + 1);

    for (var i = 0; i < image.length; i++) {
        var imageRow = image[i];
        for (var j = 0; j <= imageRow.length; j++) {

            var sum = 0;
            for (var w = 0; w < filter.length; w++) {
                if(image.length - i < filter.length) break;

                var filterRow = filter[w];
                for (var z = 0; z < filter.length; z++) {
                    if(imageRow.length - j < filterRow.length) break;
                    sum += image[w + i][z + j] * filter[w][z];
                }
            }

            if(i < result.length && j < result.length)
                result[i][j] = sum;
        }   
    }

    return result;
}

您可以在http://ec2-54-232-84-48.sa-east-1.compute.amazonaws.com/two-dimensional-convolution-algorithm-with-arrays-in-javascript/

查看完整的博文

用于DSP的快速2D卷积

2 个答案: